AIで脆弱なコードを検出・修正する：Claude DesktopとSnyk MCP ServerClaude DesktopをSnyk公式MCP Serverと連携し、開発ワークフローのセキュリティを強化しましょう。設定方法と、Snykのセキュリティスキャンツールを使って脆弱性を検出・修正し、DevSecOpsを効率化してコードを保護する方法をご紹介します。
脆弱性を早期に検出：Snyk MCPチートシートSnyk MCP Serverのチートシートで、AIワークフローにセキュリティを統合しましょう。インストール、設定、トランスポートの種類、主要なセキュリティスキャン機能（Code、SCA、IaC）、エージェント型AIツールのルールについて解説します。
倫理的ハッキングにおけるAI：サイバーセキュリティテストを革新する倫理的ハッキングにおけるAIが、サイバーセキュリティテストに革新をもたらしています。最先端のツールや手法によって、AIが脆弱性評価、ペネトレーションテスト、脅威インテリジェンスをどのように変えるのかをご紹介します。
Factory AIとSnyk Studioで検出された脆弱性にパッチを適用Factory AI DroidsとSnyk MCPで、脆弱性へのパッチ適用を効率化。専用AIエージェントの連携によって、自動セキュリティ修正とDevSecOpsを実現する方法をご紹介します。
Glasswormへの対策：サプライチェーンセキュリティを書き換える、目に見えないマルウェアサプライチェーンセキュリティを書き換える、目に見えないマルウェアGlasswormへの対策をご紹介します。anti-trojan-sourceがUnicode攻撃を検出・防止し、VS Code拡張機能と認証情報を保護する方法を解説します。
ContinueとSnyk MCPで脆弱性を検出・修正するAIコーディングのワークフローにセキュリティを直接組み込みましょう。オープンソースのAIコーディングアシスタントContinueとSnyk StudioのModel Context Protocol（MCP）を使って、SQLインジェクションなどの重大な脆弱性をIDEを離れることなく自動で検出・修正・検証する方法をご紹介します。
AI脅威ハンティング：インテリジェントな自動化でサイバーセキュリティを変革AIを活用した脅威ハンティングが、隠れた脅威の検出、分析の自動化、進化するサイバー攻撃に対する防御戦略の強化を通じて、サイバーセキュリティをどのように変革するのかをご紹介します。
LLMの評価：AIモデルの評価システムを理解する評価フレームワークがLLMのペネトレーションテストとして機能し、サイバーセキュリティチームによる敵対的攻撃への耐性の評価、精度の確保、リスク管理、AIライフサイクルへのセキュリティ統合を支援する方法を解説します。
バイブコーディングの光と影AIを使った「バイブコーディング」は、ユニコーン企業を急速に生み出す一方で、深刻なセキュリティリスクももたらします。AI生成コードの40%に脆弱性があり、大規模なデータ漏えいも発生するなか、このトレンドの光と影、そして安全性を確保する方法を探ります。
コンテキストエンジニアリング：戦略的な情報管理でインテリジェントなAIシステムを構築するコンテキストエンジニアリングがAIの振る舞いを形作り、ユーザー体験を向上させ、インテリジェントな自動化を推進する仕組みをご紹介します。
AWSセキュリティ：Amazonクラウドセキュリティ完全ガイドAWSセキュリティとは？AWSの安全性はどの程度でしょうか。Snykがご紹介する重要なヒントを参考に、AWSデプロイメントを保護し、開発環境と本番環境におけるAWSリソースの可視性を維持しましょう。
Dockerセキュリティ — 課題とベストプラクティスDockerセキュリティとは、コンテナ、アプリケーション、ホストシステムなど、Dockerに関連するあらゆるものを保護することです。詳しくは、包括的なガイドをご覧ください。
コンテナレジストリのセキュリティ：利用時に注意すべきセキュリティ上の懸念コンテナレジストリのセキュリティについて解説します。パブリックおよびプライベートのコンテナレジストリを設定・利用する際に考慮すべき点をご紹介します。
Webアプリケーションセキュリティを解説：リスクと9つのベストプラクティス開発者がWebアプリケーションセキュリティの知識を身につけることは不可欠です。開発中にWebアプリを保護することで、セキュリティチームの負担を軽減できます。
